单片机软件滤波的几种方法

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简介:本文给大家分享了单片机软件滤波的几种方法。

1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)

A、方法:

根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)

每次检测到新值时判断:

如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效

如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值

B、优点:

能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰

C、缺点

无法抑制那种周期性的干扰

平滑度差

2、中位值滤波法

A、方法:

连续采样N次(N取奇数)

把N次采样值按大小排列

取中间值为本次有效值

B、优点:

能有效克服因偶然因素引起的波动干扰

对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果

C、缺点:

对流量、速度等快速变化的参数不宜

3、算术平均滤波法

A、方法:

连续取N个采样值进行算术平均运算

N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低

N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高

N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4

B、优点:

适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波

这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动

C、缺点:

对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用

比较浪费RAM

4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

A、方法:

把连续取N个采样值看成一个队列

队列的长度固定为N

每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)

把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果

N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4

B、优点:

对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高

适用于高频振荡的系统

C、缺点:

灵敏度低

对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差

不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

不适用于脉冲干扰比较严重的场合

比较浪费RAM

5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

A、方法:

相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”

连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值

然后计算N-2个数据的算术平均值

N值的选取:3~14

B、优点:

融合了两种滤波法的优点

对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

C、缺点:

测量速度较慢,和算术平均滤波法一样

比较浪费RAM

6、限幅平均滤波法

A、方法:

相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”

每次采样到的新数据先进行限幅处理,

再送入队列进行递推平均滤波处理

B、优点:

融合了两种滤波法的优点

对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

C、缺点:

比较浪费RAM

7、一阶滞后滤波法

A、方法:

取a=0~1

本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果

B、优点:

对周期性干扰具有良好的抑制作用

适用于波动频率较高的场合

C、缺点:

相位滞后,灵敏度低

滞后程度取决于a值大小

不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号

8、加权递推平均滤波法

A、方法:

是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权

通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。

给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低

B、优点:

适用于有较大纯滞后时间常数的对象

和采样周期较短的系统

C、缺点:

对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号

不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差

9、消抖滤波法

A、方法:

设置一个滤波计数器

将每次采样值与当前有效值比较:

如果采样值=当前有效值,则计数器清零

如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)

如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器

B、优点:

对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,

可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动

C、缺点:

对于快速变化的参数不宜

如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统

10、限幅消抖滤波法

A、方法:

相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”

先限幅,后消抖

B、优点:

继承了“限幅”和“消抖”的优点

改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统

C、缺点:

对于快速变化的参数不宜

11、IIR 数字滤波器

A. 方法:

确定信号带宽, 滤之。

Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)

B. 优点:高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用matlab)

C. 缺点:运算量大。

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软件滤波的C程序样例

11种软件滤波方法的示例程序

假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();

1、限副滤波#define A 10char value;char filter(){   char  new_value;   new_value = get_ad();   if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )      return value;   return new_value;        }2、中位值滤波法#define N  11char filter(){   char value_buf[N];   char count,i,j,temp;   for ( count=0;count    {      value_buf[count] = get_ad();      delay();   }   for (j=0;j    {      for (i=0;i       {         if ( value_buf>value_buf[i+1] )         {            temp = value_buf;            value_buf = value_buf[i+1];             value_buf[i+1] = temp;         }      }   }   return value_buf[(N-1)/2];}    3、算术平均滤波法#define N 12char filter(){   int  sum = 0;   for ( count=0;count    {      sum + = get_ad();      delay();   }   return (char)(sum/N);}4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)#define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){   char count;   int  sum=0;   value_buf[i++] = get_ad();   if ( i == N )   i = 0;   for ( count=0;count       sum = value_buf[count];   return (char)(sum/N);}5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)#define N 12char filter(){   char count,i,j;   char value_buf[N];   int  sum=0;   for  (count=0;count    {      value_buf[count] = get_ad();      delay();   }   for (j=0;j    {      for (i=0;i       {         if ( value_buf>value_buf[i+1] )         {            temp = value_buf;            value_buf = value_buf[i+1];             value_buf[i+1] = temp;         }      }   }   for(count=1;count       sum += value[count];   return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法 略 参考子程序1、37、一阶滞后滤波法#define a 50char value;char filter(){   char  new_value;   new_value = get_ad();   return (100-a)*value + a*new_value;}8、加权递推平均滤波法#define N 12char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;char filter(){   char count;   char value_buf[N];   int  sum=0;   for (count=0,count    {      value_buf[count] = get_ad();      delay();   }   for (count=0,count       sum += value_buf[count]*coe[count];   return (char)(sum/sum_coe);}9、消抖滤波法#define N 12char filter(){   char count=0;   char new_value;   new_value = get_ad();   while (value !=new_value);   {      count++;      if (count>=N)   return new_value;       delay();      new_value = get_ad();   }   return value;   }10、限幅消抖滤波法略 参考子程序1、911、IIR滤波例子int  BandpassFilter4(int InputAD4){    int  ReturnValue;    int  ii;    RESLO=0;    RESHI=0;    MACS=*PdelIn;    OP2=1068; //FilterCoeff4[4];    MACS=*(PdelIn+1);    OP2=8;    //FilterCoeff4[3];    MACS=*(PdelIn+2);    OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];    MACS=*(PdelIn+3);    OP2=8;    //FilterCoeff4[1];    MACS=InputAD4;    OP2=1068; //FilterCoeff4[0];    MACS=*PdelOu;    OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];    MACS=*(PdelOu+1);    OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];    MACS=*(PdelOu+2);    OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];    MACS=*(PdelOu+3);    OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];    *p=RESLO;    *(p+1)=RESHI;    mytestmul<<=2;    ReturnValue=*(p+1);    for  (ii=0;ii<3;ii++)    {     DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];     DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];     }     DelayInput[3]=InputAD4;     DelayOutput[3]=ReturnValue;       //  if (ReturnValue<0)   //  {   //  ReturnValue=-ReturnValue;   //  }    return ReturnValue; }//------------------------------------------------------------------------------

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